📚 层次聚类技术资料

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层次聚类是一种强大的数据分析技术，通过递归地将数据集划分为多个子集或合并成更大的集合来揭示数据间的内在结构。广泛应用于信号处理、图像识别及网络分析等领域，帮助工程师从复杂的数据中提炼有价值的信息。掌握层次聚类算法不仅能够提升您的数据挖掘能力，还能在电子系统设计与优化过程中发挥关键作用。立即访问我们的资源库，探索11198个精选案例与教程，开启您的专业成长之旅！

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磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关...

📅 👤 zhichenglu
MRI 小波分解 图像去噪 分割

模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法，根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力，有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感，容易陷入局部最优的缺点。实验表明，该算法加快了...

📅 👤 llandlu
粒子群 模糊 均值聚类 图像分割

 网络提供了海量的共享资源，人们需要从网络上搜索出自己感兴趣的信息，由此产生了Web挖掘的问题。Web挖掘就是借用数据挖掘技术来实现的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘，本文主要研究了实现文本挖掘的层次凝聚类算法，对于传统的算法存在的问题，提出了改进的算法，研究了相似度值对整个算法过程的影响...

📅 👤 banlangen
Web 聚类 算法研究

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